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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于SHAP的城市暴雨内涝影响因子量化分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115936490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211475650.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于SHAP的城市暴雨内涝影响因子量化分析方法是由赵桔超;赵耀龙设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SHAP的城市暴雨内涝影响因子量化分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及城市更新规划研究技术领域，且公开了一种基于SHAP的城市暴雨内涝影响因子量化分析方法，首先是收集覆盖研究区域的DEM数据、高分辨率土地利用数据以及研究区内涝点空间分布数据；其次是对收集的数据进行格式转换、裁剪、投影等预处理；再是基于收集的数据，提取地形因子并计算景观格局指数；之后对得到的所有影响因子数据进行标准化处理，并采用简单随机抽样方法划分为训练样本和验证样本；本发明结合了特征重要性排序、容忍度和方差膨胀因子，在保留最重要影响因子的同时，解决了影响因子之间的存在的信息交叉冗余，使城市内涝与各影响因子的分析结果更合理且易于解释。

本发明授权一种基于SHAP的城市暴雨内涝影响因子量化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SHAP的城市暴雨内涝影响因子量化分析方法，其特征在于：包括如下步骤： A收集覆盖研究区域的DEM数据、高分辨率土地利用数据以及研究区内涝点空间分布数据； B对收集的数据进行格式转换、裁剪、投影预处理； C基于DEM数据，提取地形因子； D基于土地利用数据，计算景观格局指数； E对数据进行标准化处理，并采用简单随机抽样方法划分为训练样本和验证样本； F基于XGboost算法构建城市内涝与各影响因子之间的关系模型；以提取出的地形地势、土地利用和景观格局作为模型的自变量，以内涝点空间分布作为模型的因变量，进行XGboost模型的训练； G基于SHAP对训练好的模型进行解释，生成影响因子的重要性并进行排序，同时采用容忍度和方差膨胀因子进行最优影响因子组合的确定； H根据确定的最优组合，再次基于XGboost模型重新构建城市内涝与各影响因子之间的关系模型，并结合SHAP方法量化分析城市内涝与各影响因子之间的关系； 所述步骤G中，确定最优影响因子组合的方法为： 1根据SHAP值，将影响因子按照重要性从高到低进行排序； 2从最重要的前两个特征开始，将其作为特征子集，并计算容忍度和方差膨胀因子，当容忍度小于0.1或者方差膨胀因子大于10时，表明因子间存在信息冗余，此时移除子集中最不重要的因子； 3在上一步子集的基础上，以穷举的方法根据影响因子的重要性排序，将后续因子逐一加入到该子集中，并计算容忍度和方差膨胀因子；当迭代完成后，保留在子集中的影响因子即为最佳因子组合。

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